## MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN RASKIN MENGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DAN TOPSIS
Rustam 1 , Dr.Rz.Abdul Aziz 2
Sistem Informasi 1 Magister Teknik Informatika 2
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1 IIB Darmajaya Bandar Lampung 2
Jl. Negara No.03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail : rustamdcc89@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  langkah-langkah  ataupun  model    metode  WP  dan  metode Topsis, serta membandingkan hasil analisis kedua metode tersebut, terkait pengambilan keputusan untuk menentukan penerima raskin di kecamatan way pengubuan lampung tengah.
Penyerapan  tenaga  kerja  yang  rendah  serta  kemampuan  sumber  daya  manusia  yang  kurang  memadai membuat  kehidupan  masyarakat  dibawah  garis  kemiskinan.  Usaha  pemerintah  dengan  meluncurkan berbagai  jenis  bantuan  tidak  membuat  tingkat  kemiskinan  berkurang.  Beberapa  faktor  penyebabnya antara  lain  pemberian  bantuan  tidak  tepat  sasaran  dan  kriteria  yang  digunakan  sebagai  dasar  penilaian belum maximal. Pemilihan metode harus sesuai untuk mengantisipasi kesalahan terhadap data yang akan digunakan.  Metode  Weighted  Product  (WP)  dan  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution  (TOPSIS)  bagian  dari  Multi-Attribut  Decision  Making  (MADM)  digunakan  untuk  melakukan perangkingan terhadap keseluruhan alternatif dari kriteria dan subkriteria yang telah ditentukan.
Implementasi kedua metoda terhadap kesepuluh alternatif (Kecamatan way pengubuan lampung tengah) ternyata  memberikan  hasil  yang  sangat  baik  mengunakan  dua  metode  ini.  Dan  hasil  perhitungan  kedua metode  ini  berbeda  maka  disimpulkan  hasil  terkecillah  yang  terbaik  adalah    Topsis    dengan  nilai: 0,070137683
Kata kunci : SPK, Weighted Product (wp) dan Topsis

## ABSTRACT
This study aims to determine the steps or models of the WP method and the Topsis method and compare the results of the analysis of the two methods, This study aims to determine the steps or models of the WP method and the Topsis method.
Low labor absorption and inadequate human resource capabilities make people's lives below the poverty line. Government  efforts  by  launching  various  types  of  aid  do  not  make  poverty  levels  reduced. Some contributing factors include the provision of assistance that is not on target and the criteria used as a basis for assessments are not maximal. he selection of methods must be appropriate to anticipate errors in the data to be used. The Weighted Product (WP) method and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS)  part  of  Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM)  are  used  to  rank  all alternatives of predetermined criteria and sub-criteria. The implementation of the two methods for the ten alternatives (Way of Pengubuan Central Lampung Subdistrict) turned out to give  very good results. the calculation results of these two methods are different then it is concluded that the best results are Topsis with a value: 0.070137683
Keyword : SPK, Weighted Product (wp) dan Topsis
1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  akhir-  akhir  ini berkembang  semakin  cepat  dan  pola  berfikir manusia pun
berkembang mengikuti zaman.Hampir  disemua  lembaga  atau  instansi menggunakan  teknologi  komputer  sebagai  alat pengolahan data secara cepat, mudah, tepat  dan efisien  guna  mempermudah  pekerjaan  yang
sebelumnya  dilakukan  dengan  manual.  Dunia pemerintahan  juga dapat di kategorikan dengan teknologi    berbasis    pengetahuan,  faktadan penalaran dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai  masalah  disiplin  ilmu  diantarannya adalah  masalah  pengambilan  keputusan  dalam memilih  warga  yang    tepat  untuk  menerima bantuan  RASKIN.  Program  Beras  Untuk Keluarga Miskin (RASKIN)  merupakan subsidi pangan  yang  diperuntukkan  bagi  keluarga miskin  sebagai  upaya  dari  pemerintah  untuk meningkatkan ketahanan pangan danmemberikanperlindungan pada keluarga
miskin.
Di  Kecamatan  Way  Pengubuan  Kabupaten Lampung  Tengah  penyaluran  yang  terjadi  pada bantuan  penerimaan  beras  miskin  masih  belum optimal, penyaluran Raskin (Beras Miskin) pada masyarakat Kecamatan Way Pengubuan tersebut  memiliki  kecurangan  dalam  prosesnya.
Akibatnya tidak seluruh warga miskin menerima  bantuan  Raskin  (Beras  Miskin)  dan banyak  warga  yang  tidak  miskin  menerimanya.
Sehingga  banyak  warga  protes  karena  warga yang  seharusnya  menerima  bantuan tetapi tidak mendapat bantuan tersebut, begitupun sebaliknya.  Dengan  ini  penulis  mengangkat judul  “Analisa  Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan Penerimaan Bantuan Raskin Dengan Metode Weighted Product (WP) dan Technique for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  (Studi  Kasus:  Kecamatan Way Pengubuan  Lampung Tengah ).
Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  bertujuan  untuk  melakukan pengambilan  keputusan  dengan  lebih  cepat  dan akurat.
Adanya kebijakan atau penemuan  sistem dalam pengambilan  keputusan  sesuai  dengan  metode yang  dirancang  maka  diharapkan  proses penyeleksiannyapun menjadi lebih cepat selesai. Suatu  keahlian  dalam  pengambilan  keputusan yang  cepat  dan  cermat  akan  menjadi  kunci keberhasilan dalam persaingan global dan untuk mengambil  sebuah  keputusan  tentu  diperlukan analisis-analisis  dan  perhitungan  yang  matang, dan  itupun  harus  disesuaikan  dengan  banyak atau    sedikitnya  kriteria  yang  mempengaruhi permasalahan yang membutuhkan suatu keputusan.  salah  satu  metode  yang  digunakan adalah  Weighted  Product  (WP)  dan  Technique
for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution  (TOPSIS)  merupakan  suatu  metode penentuan  urutan  (prioritas)  dalam  analisis multikriteria dapat menggunakan cara perkalian untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana rating  tiap  atribut  harus  dipangkatkanterlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
2. Sistem PendukungKeputusan
Sebuah  Sistem  Pengambilan  Keputusan  dapat dikatakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari sistem  informasi  manajemen  terkomputerisasi yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehigga bersifat  interaktif  dengan  pemakainya  Adapun Sifat interaktif ini dimaksudkan untuk memudahkan integrasi antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, teknik analisis, serta pengalaman  dan  wawasan  manajerial  guna membentuk  suatu  kerangka  keputusan  yang bersifat fleksibel [7]
2.1 Ciri-ciri Decision Support System (DSS) adapun  ciri-ciri  sebuah  DSS  seperti  yang dirumuskan  oleh  Alters  Keen  adalah  sebagai berikut:
DSS  ditujukan  untuk  membantu  pengambilan keputusan-keputusan  yang  kurang  terstruktur dan umumnya dihadapi oleh para  manajer  yang berada  di  tingkat  puncak.DSS  merupakan gabungan antara kumpulan model kualitatif dan kumpulandata. [4]
1. DSS  memiliki  fasilitas  interaktif  yang dapat  mempermudah  hubungan  antara manusia dengankomputer. 2. DSS bersifat luwes dan dapat menyesuaikan dengan perubahan- perubahan yang terjadi.
2.2 Karakteristik, Kemampuan dan Keterbatasan SPK
Adanya  sebuah  definisi  yang  dikemukakan mengenai  pengertian  dan  penerapan  dari sebuah  DSS,  sehingga  menyebabkan  terdapat banyak  sekali  pandangan  mengenai  sistem tersebut. Selanjutnya Turban (1996), menjelaskan  terdapat  sejumlah  karakteristik dan kemampuan dari DSS yaitu:
1. Karakteristik DSS
1. Mendukung seluruh kegiatanorganisasi
2. Mendukung  beberapa  keputusan  yang salingberinteraksi
3. Dapat  digunakan  berulang  kali  dan bersifatkonstan
4. Terdapat 2 komponen utama (data dan
model)
5. Menggunakan  baik  data  eksternal  dan internal
6. Memiliki  kemampuan what-if  analysis dan goal seekinganalysis
7. Menggunakan beberapa model
kuantitatif
2. Kemampuan DSS
1. Membantu pembuatan keputusan manajemen  dalam  menangani  masalah semi terstruktur dan tidak terstruktur
2. Tingkat  manajemen  akan  membantu manajer  dari  tingkat  atas  sampai dengan tingkat bawah
3. Melakukan pembuatan keputusan secara kelompok maupun perorangan
4. Membantu  Pembuatan  keputusan  yang saling bergantung dan berurutan
5. Tahap-tahap pembuatan keputusan antara  lain intelligensi,  desain,  choice, dan implementation
6. Membantu  berbagai  bentuk  proses
pembuatan keputusan dan jenis
keputusan
7. Cara  untuk  melakukan adaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel
8. Cara  aatau  kemudahan  melakukan interaksi system
9. Menekankan efektivitas dalam
pembuatan keputusan dari pada efisiensi
10. Sangat  mudah  dikembangkan  oleh pemakaiakhi
11. Model pemodelan dan analisis pembuatan keputusan
12. Mudahan melakukan pengaksesan berbagai sumber dan format data
2.3 TAHAPAN PROSESPENGAMBILANKEPUTUSAN
Menurut  Simon  ada  4  tahap  yang  harus  dilalui dalam  proses  pengambilan  keputusan  (Desi Leha Kurniasih:2017) yaitu:
2.3.1 Penelusuran ( intelligence )
Tahap ini merupakan tahap pendefinisian masalah serta identifikasi informasi  yang dibutuhkan  yang berkaitan  dengan
persoalan yang di hadapi serta keputusan yang akan diambil.
2.3.2 Perancangan ( design )
Bagian  ini  merupakan  tahap  analisa dalam  kaitan  mencari  atau  merumuskan alternatif-alternatif pemecahan masalah.
2.3.3 Pemilihan ( choise )
Yaitu  memilih  alternatif  solusi  yang
diperkirakan paling sesuai.
2.3.4 Implementasi ( implementation )
Bagian ini merupakan tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil.
2.4 METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Metode Weighted  Product adalah  salah  satu metode  penyelesaian  pada  masalah Multi atributte decision making ( MADM). Metode ini mengevaluasi  beberapa  alternatif  terhadap sekumpulan  atributatau  kriteria,  dimana  setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya. [9]
Menurut  Yoon  (Eni  Suryeni  :  2006)  Metode
Weighted Product menggunakan teknik perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  tiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.  Proses  ini  sama  halnya  dengan proses  normalisasi.  Preferensi  untuk  alternative Ai diberikan sebagai berikut.
∏ ( )
Dengan  i=1,2....m;  dimana ∑ =1 adalah pangkat  bernilai  positif  untuk  keuntungan  dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
∑ ( )
Pereferensi relatif dari setiap alternatif, diberikan sebagai:
∏ ∏ ( ) ( )
Untuk keriteria nya terbagi dalam dua katergori yaitu  bernilai  positif  termasik  dalam  kereteria keuntungan  (benefit)  dan  yang  bernilai  negatif termasuk dalam kereteria biaya (cost).

## 2.5 TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO
IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Topsis  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa membantu peroses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan masalah keputusan  secara  peraktis.  Hal  ini  disebabkan karna konsepnya sederhana dan mudah dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengatur  kinerja  relatif  dari alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematik sederhana [4]
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti
langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi 2. Menghitung matriks keputusan ternormalisasi yang terbobot 3. Menghitung  Matrik  solusi  ideal  positif  dan matrik solusi ideal negatif
4. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif  dan  matrik  solusi  ideal  positif  dan matrik solusi ideal negatif
5. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiaf alternatif
TOPSIS  membutuhkan  reting  kinerja  setiap alternatif pada  setiap  kereteria yang ternormalisasi, yaitu: √∑ ........................................................... (4) Solusi  ideal  positif dan  solusi  ideal  negatif dapat  ditentukan  berdasarkan  reting  bobot ternormalisasi ( ) sebagai: ............................................................... (5)
( )
( )                     ( ) Dengan { ...........................(8) { ...........................(9)
Jarak antara antar alternatif dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai: √∑( ) (  ) √∑( ) (  )
Nilai prefrensi untuk setiap alternatif  (Vi) dibertikan sebagai i=1,2…..m…………........……………....….(12) Variance  = : ∑( ) (   ) .................. (13)
Standar Deviation : S = √
..(14)
Srandard Error = √ ................................................................(15) 2.6 UKURAN TINGKAT KEMISKINAN
Kemiskinan  adalah  salah    satu  persoalan mendasar    yang  menjadi  pusat  perhatian pemerintah  di  negara  manapun  salah  satu aspek  penting  untuk  mendukung  Strategi
Penanggulangan Kemiskinan adalah
tersedianya  data  kemiskinan    yang  akurat    dan tepat    sasaran.  Pengukuran  kemiskinan    yang dapat  dipercaya    dapat    menjadi    instrumen tangguh    bagi    pengambil    kebijakan    dalam memfokuskan  perhatian  pada  kondisi  hidup orang  miskin.  Data  kemiskinan  yang  baik dapat      digunakan      untuk      mengevaluasi kebijakan  pemerintah  terhadap  kemiskinan, membandingkan  kemiskinan      antar      waktu dan   daerah, serta menentukan  target  penduduk miskin  dengan  tujuan  untuk  memperbaiki kondisi mereka.
2.7 BERAS MISKIN (RASKIN)
Raskin  (beras  miskin)  merupakan  subsidi pangan sebagai upaya pemerintah untuk mening katkan  ketahanan  pangan  dan  memberikan perlindungan  pada  keluarga  miskin  melalui pendistri  busian  beras  yang  diharapkan  mampu menjangkau keluarga miskin.Tujuan pelaksanaan  raskin  ini  yaitu  untuk  membantu keluarga  miskin  agar  memperoleh subsidi  beras miskin  sebagai  bagian  dari  upaya  program pemerintah untuk perlindungan sosial
masyarakat.  Melalui  sebuah  kajian  ilmiah, penamaan  RASKIN  menjadi  nama  program diharapkan akan menjadi lebih tepat sasaran dan mencapai tujuan RASKIN. (TNP2K.2014) [4]
3. METODOLOGI  PENELITIAN
Metodologi  penelitian  mempunyai  peranan sangat  penting  sekali  dalam  penelitian,  karena pada  metodologi penelitian  ini  menggambarkan langkah-langkah secara sistematis yang dilakukan  dalam  memecahkan  permasalahan yang  diangkat.  Deskripsi  dilengkapi  dengan penyajian  diagram  alur  pelaksanaan  penelitian untuk  memudahkan  dalam  memahami  tahapan penelitian.  Untuk lebih jelasnya  tentang metodologi  penelitian  ini  dapat  di  lihat  pada Gambar di bawah ini :
Gambar 1. Langkah-Langkah Peneliti
Gambar 2. Sistematika Penelitian
3.1 TEMPAT DAN WAKTU PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Way Pengubuan  Lampung Tengah.  Waktu penelitian dilakukan  dari  bulan  November  2018  sampai dengan bulan Januari 2019
Opserpasi : Pengumpulan Data Analisa Data Menghitung dengan metode Topsis Menentukan kriteria dan sub kriteria Penyusunan Laporan Output berupa Nilai Perangkingan Menghitung dengan metode WP Analisa hasil kedua metode Mulai Studi Perumusa Pengumpul ANALISA SISTEM 1. Matrik Keputusan Ternormalisasi
2. Matrik Keputusan Ternormalisasi Terbobot
3. Menentukan Ideal Positif Dan Negatif
4. Menentukan Jarak Antara Nilai Setiap Alternatif dengan solusi Ideal Positif dan Negatif
5. Menentukan Nilai Profensi Setiap Alternatif Implem entasi Kesim pulan Selesai

## 3.2 TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  pengumpulan data-data yang ada di kecamatan way pengubuan  tersebut.  Semua  tahap  pada  proses pengumpulan  data-data  tersebut  diperoleh  dari hasil  studi  pustaka.  observasi  lapangan  dan wawancara.
3.2.1 Studi Pustaka ( Library Research ) Studi  pustaka  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  metode  apa  yang  akan  digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  akan diteliti,  serta mendapatkan dasar-dasar referensi yang  kuat  dalam  menerapkan  suatu  metode yang akan digunakan dalam penelitian ini, yaitu dengan mempelajari jurnal-jurnal yang berhubungan  dengan  permasalahanyang  akan dibahas.
3.2.2 Observasi Lapangan Merupakan metode pengumpulan melalui pengamatan  langsung.  Proses  memperoleh  data dan  informasi  yang  dibutuhkan,  penulis  secara langsung  meminta  data  sekunder  berupa  data penduduk  yang  ada  pada  Kecamatan  Way Pengubuan Lampung Tengah.

## 3.3 PENGELOMPOKAN DATA
Untuk  penerapan  metode  WP  dan TOPSIS ini tentunya  diperlukan  data-data  inputan  agar output  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan harapan,  data-data  yang  dibutuhkan  untuk implementasi  sistem  penulis  kelompokkan kedalam data internal dan data eksternal.
1. Data External
Data  external  yaitu  adalah  data  warga- warga yang akan diseleksi untuk menerima raskin.  Data  ini  tentunya  sumbernya berasal  dari  data  sensus  penduduk  yang dilakukan oleh petugas desa secara rutin.
2. Data Internal Data internal adalah data kriteria penerima raskin  yang  berasal  dari  Kecamatan  Way Pengubuan Lampung Tengah. Data kriteria penerima  raskin  ini  tentunya  diambil berdasarkan  Sumber  data  dari  kecamatan Way Pengubuan Lampung Tengah.
3.4 ANALISA DATA.
Pada bagian ini berisi tentang penjelasan rumus /persamaan  matematika  menggunakan  metode WP dan Topsis.
4. Menentukan Bobot scoring dalam kriteria
 Sangat Rendah : 1 (memiliki peluang
yang sangat rendah untuk mendapatkan raskin)
 Rendah : 2 (memiliki peluang rendah untuk mendapatkan raskin)
 Cukup : 3 (memiliki peluang yang cukup untuk mendapatkan raskin)
 Baik : 4 (memiliki peluang yang baik untuk mendapatkan raskin)
 Sangat Baik : 5 (memiliki peluang yang sangat baik untuk mendapatkan raskin) Tabel 1. Pembobotan kriteria Penerima Raskin N o Kriteria Status
Skala Bobo t 1 Pekerjaan PNS Gol ≥ III A Sangat Renda h 1
Wiraswasta Setara dengan gol ≤  II D Renda h 2 Karyawan Swasta Cukup 3 Petani Baik 4 Buruh Sangat Baik 5 2 Tempat tinggal Milik Sendiri
Sangat Renda h 1
Dinas Renda h 2 Bebas Sewa Cukup 3 Kontrak/Sewa Baik 4 Numpang Sangat Baik 5
3 Sumber Peneranga n Listrik PLN Sangat Renda h 1
Genset Renda h 2 Listrik Pakai ACU Cukup 3 Menyalur listrik dari Orang Baik 4 Mengunakan Lampu minyak Tanah Sangat Baik 5 4 Sumber Air Sumur Bor Sangat
Renda h 1 PDAM
Renda h 2 Sumur galian Cukup 3 Air Sungai Baik 4 Numpang Tetangga Sangat Baik 5 5 Bahan Bakar Memasak Kompor Listrik Sangat Renda h 1
Kompor Gas Renda h 2 Minyak Tanah Cukup 3
Arang Baik 4
Kayu Bakar Sangat Baik 5 6 Pembelian Pakaian / Tahun ≥ 4 kali setahun Sangat Renda h 1 3 kali setahun
Renda h 2
2 kali setahun Cukup 3 1 kali setahun Baik 4 tidak pernah sama sekali Sangat Baik 5 7 Konsumsi Daging / Tahun ≥ 4 kali setahun Sangat Renda h 1 3 kali setahun
Renda h 2 2 kali setahun Cukup 3 1 kali setahun Baik 4 tidak pernah sama sekali Sangat Baik 5 8 Pendidikan Kepala Keluarga Sarjana Sangat Renda h 1 SMU
Renda h 2
SMP Cukup 3 SD Baik 4 Tidak Sekolah Sangat Baik 5 9 Penghasila n kepala keluarga / Bulan Rp. > 5.000.000 Sangat Renda h 1 4.000.000 < X ≤ 3.500.000 Renda h 2 2.500.000 < X ≤ 2.000.000 Cukup 3 1.500.000 < X ≤ 1.000.000 Baik 4
Rp. ≤ 800.000 Sangat Baik 5 10 Tabungan Rp. > 4.000.000
Sangat Renda h 1 3.500.000 < X ≤ 3.000.000 Renda h 2 2.500.000 < X ≤ 2.000.000 Cukup 3 1.500.000 < X ≤ 1.000.000 Baik 4
Rp. ≤ 500.000 Sangat Baik 5 11 Lantai
Bangunan
Marmar/Gran et Sangat Renda h 1
Keramik Renda h
2 Semen Kasar Cukup 3 Kayu Baik 4 Tanah Sangat Baik 5 12 Luas Lantai 7*3 m2 Sangat Renda h 1 6*6 m2 Renda h 2
4*7 m2 Cukup 3 3*6 m2 Baik 4 3*3 m2 Sangat Baik 5

## 4.1 MENGUMPULKAN DATA MATRIK ALTERNATIF
Dalam  melakukan  pengumpulan  data  untuk mengisi  matrik  alternatif  penulis  menggunakan media  form  survey  kepala  keluarga  yang  diisi oleh  petugas survey  (form  survey  ada dilampiran).  Sehingga  didapatkan  data  matrik alternatif sebagai berikut :
Tabel 2. menunjukan data matrik alternatif
N O NAM A PEN ERI MA RAS KIN KRITERIA A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 1 0 A 1 1 A 1 2 1 ROH IDA H 5 1 1 5 5 4 3 4 4 5 5 3 2 JUM ARI 3 1 1 3 2 1 1 3 2 2 2 2 3 SUP RI 4 5 1 3 2 3 2 3 3 4 3 2 4 RUS WAN TO 5 5 1 3 5 4 4 4 3 4 5 4 5 HEN DRA 5 5 4 3 2 4 4 4 4 5 5 4 6 MAR SON O 4 1 1 3 5 3 3 3 4 4 5 4 7 SUT AR YON O 2 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 1 8 EKO 5 5 4 3 2 4 3 4 4 5 5 4 9 SIDO 5 1 1 3 5 4 3 4 4 5 3 4 1 0 SARI NG 5 1 4 3 5 5 4 4 4 5 5 4

## Catatan : penulis hanya menggunakan 10 data sebagai sample

## Tabel 3. Standar Bobot Preferensi
Bobot Preferensi Kriteria Bobot Pekerjaan 2 Tempat tinggal 2 Sumber Penerangan 3 Sumber Air 3 Bahan Bakar Memasak 3 Pembelian Pakaian dalam setahun 5 Konsumsi Daging 3 Pendidikan Kepala Keluarga 4 Penghasilan kepala keluarga 2 Tabungan 4 Lantai Bangunan 4 Luas Lantai 4 4.2 PROSES  ANALISA  MENGGUNAKAN
METODE WEIGHT PRODUCT
Proses  analisa  data  menggunakan  metode weight  product dalam  menyelesaikan  masalah langkah-langkahnya sebagai berikut :
a. Melakukan  perbaikan  bobot  preferensi.
Bobot awal preferensi W=(2,2,3,3,3,5,5,4,2,4,4,4)  seluruh  bobot
akan  dimasukkan  ke  dalam  persamaan Rumus
∑
lakukan  perhitungan  untuk  perbaikan bobot sampai dengan
Sehingga  didapatkan  bobot  preferensi seperti dalam tabel 4.
Tabel 4.  Perbaikan Bobot Preferensi
N o Bobot Preferensi Kriteria skala
kepentinga n Perbaika n Bobot (W) Cost / benefi t 1 Pekerjaan 2 0,05128 benefit 2 Tempat tinggal 2 0,05128 benefit 3 Sumber Penerangan 3 0,07692 benefit 4 Sumber Air 3 0,07692 benefit 5 Bahan Bakar Memasak
3 0,07692 benefit 6 Pembelian
Pakaian dalam setahun
5 0,12821 benefit 7 Konsumsi Daging 3 0,07692 benefit 8 Pendidikan Kepala Keluarga 4 0,10256 benefit 9 Penghasila n kepala keluarga
2
0,05128 benefit 10 Tabungan 4 0,10256 benefit 11 Lantai Bangunan 4 0,10256 benefit 12 Luas Lantai
4 0,10256 benefit
b. Menentukan  nilai  vector  s  yang  dapat dihitung  menggunakan  rumus  persamaan sebagai berikut :
∏ ( )   ( ) ( )       ( ) ( )   ( )
( )       ( ) ( )   ( ) ( )       ( )
Lakukan  perhitungan  sampai  dengan sejumlah data alternativf yang tersedia
( )   ( ) ( )       ( )
Sehingga didapatkan hasil skor alternatif eperti pada tabel 5
Tabel 5.  Nilai Vector S NO NAMA ALTERNATIF NILAI S 1 S1 3.485025 2 S2 1.743103 3 S3 2.666037 4 S4 3.690315 5 S5 3.972937 6 S6 3.120424 7 S7 1.531966 8 S8 3.885984 9 S9 3.274923 10 S10 4.039263 c. Menentukan Nilai vector yang akan digunakan Menghitung Preferensi (Vi) untuk perengkingan  dengan  memasukkan  nilai  s kedalam persamaan rumus :
Sederhananya menjadi :
Lakukan perhitungan sampai mendapatkan Tabel. 6 Perhitungan Vektor No NAMA PENERIMA RASKIN
V (Alias) Nilai V 1 ROHIDAH V1 0.110953 2 JUMARI V2 0.055495 3 SUPRI V3 0.084879 4 RUSWANTO V4 0.117489 5 HENDRA V5 0.126486 6 MARSONO V6 0.099345 7 SUTAR YONO V7 0.048773 8 EKO
V8 0.123718 9 SIDO V9 0.104264 10 SARING V10 0.128598
d. Setelah  menghitung  nilai  vector    V  maka
data  vector  tersebut  harus  diurutkan  dari nilai  terbesar  hingga  nilai  terkecil.  Maka akan muncul nilai seperti pada table. 7
Tabel. 7  Hasil Perengkingan
NO Hasil Ranking (sort) 1 SARING V10 0,128598 2 HENDRA V5 0,126486 3 EKO V8 0,123718 4 RUSWANTO V4 0,117489 5 ROHIDAH V1 0,110953 6 SIDO V9 0,104264 7 MARSONO V6 0,099345 8 SUPRI V3 0,084879 9 JUMARI V2 0,055495 10 SUTAR YONO V7 0,048773
e. Berdasarkan  tabel.  7  perhitungan  dengan mengunakan  metode  Weighted  Product (WP)  menyatakan  bahwa  alternanif  yang berhak menerima raskin adalah.
1. Saring
2. Hendra
3. Ruswanto
4. Rohodah
5. Sido Tabel 8. Pencarian Nilai Mean SARING V10 0,128598 HENDRA V5 0,126486 EKO V8 0,123718 RUSWANTO V4 0,117489 ROHIDAH V1 0,110953 SIDO V9 0,104264 MARSONO V6 0,099345 SUPRI V3 0,084879
JUMARI V2 0,055495 SUTAR YONO V7 0,048773 mean 0,1000000000
Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai Mean  sebagai berikut:
0,1000000000 Tabel.9  Pencarian Nilai S Kuadrat NO KETERANGAN NILAI
1 Nilai S kuwadrat Wp 0,08889
2 Nilai S kuwadrat Topsis 0,4781
Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai S kuwadrat sebagai berikut: 0,08889, 0,4781
Tabel.10 Pencarian Nilai Standar deviation
NO KETERANGAN NILAI 1 Standar deviation Wp 0,29814 2
Standar deviation Topsis 0,6914
Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai Standar deviation sebagai berikut: 0,29814, 0,6914
Tabel.11 Pencarian Nilai Standar Error
NO KETERANGAN NILAI 1 Nilai Satandar error WP 0,00889 0,09428 2
Nilai Standar error Topsis 0,0478 0,2186
Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai Standar Nilai Error sebagai berikut: 0,00889, 0,09428
Berdsatkan hasil perbandingan dari hasil table prediksi mengunakian metode WP dan Topsis di peroleh hasil sebagai berikut:
Tabel.12 Hasil WP
Column1
Mean 0,1 Standard Error 0,009043027 Median 0,107608288 Mode #N/A Standard Deviation 0,028596561 Sample Variance 0,000817763 Kurtosis -0,276844079 Skewness -0,97392137 Range 0,079824853 Minimum 0,04877324 Maximum 0,128598093 Sum 1 Count 10 Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai WP sebagai berikut: Mean : 0,1 Standard Deviation : 0,028596561 Standar Error : 0,009043027
Berdsatkan hasil perbandingan dari hasil table prediksi mengunakian metode A dan B di peroleh hasil sebagai berikut: Tabel.13 Hasil Hasil Topsis Column1 Mean 0,5 Standard Error 0,070137683 Median 0,605555353 Mode #N/A Standard Deviation 0,221794827 Sample Variance 0,049192945 Kurtosis -0,008880554 Skewness -1,047340517 Range 0,643268234 Minimum 0,120224509 Maximum 0,763492743 Sum 5 Count 10 Berdasarkan tabel diatas mengunakan 10 sample maka di dapatkan nilai Topsis  sebagai berikut: Mean : 0,5 Standard Deviation : 0,221794827 Standar Error : 0,070137683
Berdasarkan  pengamatan  menggunakan  metode WP dan TOPSIS dengan melakukan pembobotan kami melihat bahwa kedua metode tersebut  memiliki  kesamaan  dalam  prosesnya, Tetapi dua metode ini  menghasilkan nilai error berbeada  maka  disimpulkan  hasil  terkecillah yang terbaik (Topsis 0,070137683)
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan, yaitu,  tentang  model  pengmbiln  keputusn penerima  bantuan  raskin dengan  metode Weighted  Product  (WP) dan    metode  Topsis untuk  data  Penerima  bantuan  raskin  di kecamatan  Way  Pengubuan  Lampung  Tengah, maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  sebagai berikut:
1. Sistem  dapat  memberikan  rekomendasi calon  penerima  bantuan  raskin  untuk kecamatan  way  pengubuan  sehingga  dapat membantu pihak kecamatan dalam menentukan  penerima  bantuan  raskin  di kecamatan way pengubuan lampung tengah.
2. Berdasrkan  hasil  pengujian  mengunakan metode Weighted Product (WP) dan  metode Topsis dengan melakukan pembobotan kami melihat  bahwa  kedua  metode  tersebut memiliki kesamaan dalam prosesnya, Tetapi dua  metode  ini    menghasilkan  nilai  error berbeada maka disimpulkan hasil terkecillah yang terbaik (Topsis 0,070137683 )
5.2 SARAN
1. Perlunya penambahan data kriteria, misalnya system oprasi, platform, resolusi, maksimum layar dll
2. Dalam  memecahkan  masalah  multikriteria metode  Weighted  Product  (WP)  dan  Topsis bukan  satu-satunya  metode  pengambilan keputusan  yang  dapat  digunakan,  alangkah banyaknya  jika  dicoba  dibandigkan  dengan mengunakan  metode  untuk  mendukung keputusan yang lebih efektif
DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin, Danang. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Calon Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai (Blt) Menggunakan Metode Fcm Dan Topsis (Studi Kasus: Kantor Kecamatan Kampar Kiri Hilir) . Diss. Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarief Kasim Riau, 2013. [2] Eniyati, Sri. "Perancangan Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan untuk  Penerimaan  Beasiswa  dengan Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)." Dinamik 16.2 (2011).
[3]  Handayani,  Masitah.  "Sistem  Pendukung
Keputusan  Penentuan  Penerimaan Raskin  Di  Menggunakan  Metode Topsis." Jurnal Teknologi Informasi 1.1 (2017): 59-66.
[4]  Kurniasih,  Desi  Leha.  "Sistem  pendukung keputusan  pemilihan  laptop  dengan metode TOPSIS." Pelita Informatika: Informasi dan Informatika 3.2 (2017).
[5]  Suryeni,  Eni,  Yoga  Handoko  Agustin,  and Yuli  Nurfitria.  "Sistem  Pendukung
Keputusan  Kelayakan  Penerimaan
Bantuan Beras Miskin Dengan Metode Weighted Product Di Kelurahan Karikil Kecamatan Mangkubumi Kota Tasikmalaya." Proceedings Konferensi  Nasional  Sistem  dan
Informatika (KNS&I) (2015).
[5]  Soleh,  Ahmad.  "Pertumbuhan  Ekonomi  dan Kemiskinan  di  Indonesia." Ekombis Review 2.2 (2014).
[7]  Zai,  Yosaaro,  Mesran  Mesran,  and  Efori Buulolo. "Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Buah Rambutan  Dengan  Kualitas  Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product  (Wp)." Media  Informatika Budidarma
[8] Tukiran, Tukiran. "Penentuan Desa Miskin Analisis Potensial Desa 1990." Populasi 4.1.
[9] Efendi, Dwi Marisa, And Novita Novita.
"Weight Product Dalam
Implementasi Sistem Pendukung
Keputusan Bantuan Bedah Rumah." Jurnal Informasi Dan Komputer 7.1 (2019): 35-42.